5匹全部これをやったらこんな感じ。 ボリューミーですね。笑 活き伊勢海老の場合は刺身にして、脳みそもそのままわさび醤油で食べるのもめちゃくちゃ美味しかったです。 では次は本格的にお料理の調理へ。 調理法3:頭は味噌汁 頭は先ほど切った足と触覚をぐつぐつと煮込んでいた大きな鍋に一緒に入れで弱火で煮ます。 浸かるか浸からないかくらいのお水量。 身が白くなったら火を止めて味噌を投入。 そもそも活き伊勢海老でお刺身でも食べられる新鮮なものなので、火をいれすぎると身が締まってしまいます。 なので生煮えくらいでも全然オーケー。 余熱で火は十分通ります。 味噌もあまり入れすぎず、出汁の旨みを感じられる程度にしておきます。 調理法4:尾っぽはバターで焼く 尾っぽはバターで軽く焼きます。 ちぎったあとなのに、未だに尾っぽぎゅーんってなりますが暴れるわけではないので落ち着いて焼きます。 焼いたあとは塩もしくはマヨネーズをつけていただきます。 完成 伊勢海老料理完成しました〜! 伊勢海老のボイルと伊勢海老のあら煮。 どちらも活きていた伊勢海老なのでとても香りがよくて、臭みがなく、とても美味しかったです。 伊勢海老をさばいてみて 初めて活きた何かを捌いて食べました。 釣りに行っても釣れた魚を捌いてもらうのは漁師さんやごはん屋さんにお任せしていたので。 でも捌いてみて初めて感じたんですが、生きているものを食べるのってすごくかわいそうなことをしてるんだな、と思いました。 都会にいるとそういうことってなかなか感じられないですよね。 スーパーに行ったら綺麗に盛り付けされた捌いてあるお刺身がいっぱい並んでいる世の中ですから。 でもこれが命をいただくということなんだなと感じたんです。 すごく美味しかったです。 命の授業でした。 ありがとう伊勢海老さん。 もっともっと大切に食べ物をいただかなくてはと思いました。 そしてそれと同時に『いきなり黄金伝説』が大好きな私はなんだか少し黄金伝説に近づいたような気がして謎の自信をつけました。 もう、伊勢海老を捌ける声優です。 また何かを捌く機会があったら積極的にチャレンジしていきたいと思います。 → 「日本って生きにくいかも」とシンガポールで思った話 では。 撮影協力:夢波母
最後はねじって切り離します。 ねじって…… 「とれたあ」 頭を切り離してもピクピクと動く胴体に生命の不思議を感じました。 と、ここでここぞとばかりに他の編集部メンバーも集まってきました。ここからは編集部チームで共に捌いていきます。 まずは「イセエビ慣れ」していない女子、日野原! 恐るおそる…… といいつつあっさりと解体終了。海老が泡を吹くほどの腕前。 パキッ ③身を取り出す 【腹殻を剥がす】 お腹側の殻 (腹殻:ふくかく) を剥がします。体の横に付いているビラビラ (腹肢:ふくし) を切り落とします。 殻と身の間にはさみを入れて、背中側の殻 (背殻:はいかく) と腹殻を切り離します。左側も同じく切り離します。 背殻と腹殻を切り離したら、腹殻をつまんで身を押さえながら思い切り引っ張り、身から殻を剥がします。 「もうこれ以上剥がせない!」というところまで剥がしたら、はさみで腹殻を切り落とします。 【背殻を剥がす】 イセエビ捌きにおいて、この行程が一番の難関と思われます。身と殻の間に親指を入れ、少しずつ身を剥がしていきます。 自分に暗示をかけながら慎重に作業を進めます。 ぺりぺり 上手く剥がせそう! 腹殻と同じように、端まで剥がしたらはさみで背殻を切り落とします。 できた! みかん大好き女子、インターン尾形も挑戦。 ぺりぺり〜 背殻から身を剥がすのに苦戦する尾形 みかん大好き女子に言わせると、イセエビの殻を剥がすのは難易度 文旦レベル なのだそうです。 殻を剥がしたイセエビの身は、まさにお寿司屋さんで出てくる寿司のネタのような見た目。通常の海老の2倍もありそうなくらいの大きさに驚きすぎて、テンションがおかしくなりそうでした。 【背わた取り】 背わたを取ります。背わたは海老の消化管なので、取り除かないと臭みやジャリッとした食感を感じるそうです。 引っ張るだけでツルンときれいに抜けました! 【薄皮をはがす】 身は赤く薄い皮で覆われています。 白い身の部分まで剥がれてきてしまうので、注意力が必要です! 無事に薄皮を剥がすことができました 見てください!この綱のように発達した筋!活きの良さが伝わってくるようです。 実際に食べてみよう イセエビ捌き体験を終えたインターン3人。生きものを自らの手で捌くという初めての体験でしたが、わたなべ先生の指導の下、上手に捌くことができました。 最後は、自分たちの手で捌いたイセエビを、責任を持ってお刺身でいただきます。今回は 姿盛り に挑戦です。 盛り付けも自分たちの手で行います 完成!
生きてる伊勢海老をいただいてしまいました。 しかし東京生まれ東京育ちなので、生きている何かを調理したことがなく、調理法もイマイチ不明です。 活きてるなら刺身で食べられるのか? でも怖いから煮てしまおうか… そこでクックパッド先生を見ながら格闘してみました。 意外とうまくいったので調理法レポートします。 本当に初めて伊勢海老を調理したし、 すごい怖かったんですけど、怪我もせず、そこまで怖い思いもせず、 女性でもうまくいったんです これを読めばあなたも伊勢海老を捌いて調理して食べられるようになるよ! ※【以降グロ注意! !】 ぐちょぐちょっとしてるのが苦手な人はここで引き返しておいてください。 伊勢海老さんは甲殻類なのでけっこう裏側がわしわししててなかなか見目がグロテスクです。 用意するもの 私が今回伊勢海老調理に使ったのは 普通の家庭にある包丁 調理バサミ←あったほうがいい 軍手(あると怪我しにくい) 大きめの鍋 これくらいです。 普通の包丁だと殻を切るのが結構難しいので調理バサミは絶対あったほうがいいです。 そんなに高いものでもないのでなければ買ったほうがいいです。 調理法1:弱らせる まず、活きが良すぎると怖くて調理とか言ってられないのですこし弱ってもらいます。 弱らせる方法は 暖かいところにおいておく 真水につける 触覚を切る というのを調べて見つけたのです。 大きな伊勢海老さんのお箱…いざいざオープン。 うわぁ…こっち見てますね伊勢海老さん。 お目見え。ちょっと暖かいところにおいておいたものの、まだがさごそしてます。 躍動感やばいです。 ってかいっぱいいる…!
標準偏差を計算する 5-4. 標準偏差で意思決定する (1) 標準偏差を使ってみる (2) 外れ値を客観的な基準で特定する (3) 2種類の標準偏差 第5章の理解度チェック 【第6章】 グループ間の差の確からしさを検証する 6-1. グループ間の大小関係は正しいとは限らない 6-2. 大小関係の確からしさをどう考える? (1) 確率で考える (2) 大小関係が確からしい確率は何で決まる? 「本物のデータ分析力が身に付く本」を読んだ｜hi｜note. 6-3. 大小関係の確からしさを判断する (1) 危険率を見る (2) 何%以下なら確からしいか? (3) 「対応なし」と「対応あり」 第6章の理解度チェック 【第7章】 分析結果の受け止め方と伝え方 7-1. 結果の解釈はここに注意 (1) 仮説確証バイアス (2) アンカリング (3) フレーミング (4) プライミング (5) 擬似相関 (6) まとめ 7-2. 結果の表現はここに注意 (1) データの集め方 (2) グラフの見せ方 (3) 言葉の表現の仕方 (4) まとめ 【エピローグ】 1. 全体を振り返って 2. さらなる学習のために
データの事前チェック・分析の実行 ♦︎事前チェック 分析の概念図が作れたら、いよいよ分析です。ただし、いきなり分析に入るのではなく、 事前チェックと前処理 がとても重要。 事前チェックではデータを俯瞰し、「どういうデータセットなのか?」をなんとなく掴みます。 データには欠損値や外れ値が含まれることが多いので、集計で使える形に クレンジング(前処理) します。 ここで、外れ値があるかを確認するためにヒストグラムを使うと便利です。(Excelで簡単にヒストグラムを作れるのを初めて知りました) ♦︎ 分析の実行 クレンジングしたデータに対して分析します。 ここは多分いろんな方法がある(SQLだったりExcelだったり)と思うので割愛。 個人的には 「平均値はいつでも使える値じゃない」 ことを初めて知って驚きました。めちゃめちゃ使ってました。 使える条件は、ヒストグラムにしたときに 山の分布が"ひとこぶ"で、左右対称であること 。 左右非対称の分布では中央値を使います。中央値は値を並べたときに真ん中にくる値のこと。 平均値と中央値の使い分け 平均値や中央値は大量のデータをざっと掴むのに便利なのですぐ使ってしまうが、 ・外れ値の影響を受けてないか? ・その代表値を使って良い山の分布か? をチェックしてから利用するのが正解です。 3.
慣れた人にとっては「何を今更……」かもしれませんが。 「最初に徹底したプランとスコープを確立することが重要」とか、 あとあと生きてくるコツが結構詰まっています。 新人向けとしては全体の業務フローを理解してもらうことに役立つはずです。 中堅向けとしては、「自分なりのやり方」の中で何が抜けているかチェックするために役立つかと。 本物のデータ分析力が身につくかどうかはコメントを控えます。「本物」の定義がないので。 Kaggleでトップを取るのが「本物」という予測精度至上主義の人にはお勧めしません。 「少しの予測精度よりも、よりデータにだまされないよう実務寄りに」という人向けです。 ディープラーニングが(人と機械の学習時間をかければ)個人PCでもできる一方で、 「とりあえず目的変数と説明変数の候補を突っ込めば機械が何とかするんだろ」という乱暴なボスも多いのが現代です。 本書を読んでもRやPythonが自在に操れるわけではないので、そのあたりはご注意を。